基于NMF的语音和音乐信号半盲分离算法

摘要

语音和音乐信号的分离是基于内容的音频信号检索的关键技术。针对语音与音乐信号的频谱特性，本文提出基于音乐信号的先验知识的非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization，NMF）算法。在传统的NMF 分离算法基础上，通过对音乐信号的训练获得音乐的基本矩阵，并引入正交性、短时连续性、稀疏性限制条件，实现语音与音乐信号的有效分离。实验结果表明，相对于现有算法，本文所提算法可以获得较好的分离结果。